19 июня 2025
Теги: искусственный интеллект, ИИ-стратегия, цифровизация, регулирование ИИ, государство и бизнес, конкурентоспособность, внедрение технологий
Сигналы: trend, opportunity, risk
Summary: На ПМЭФ-2025 топ-менеджеры и чиновники обсудили, почему ИИ до сих пор остаётся точечным явлением и что нужно изменить — в регулировании, образовании и бизнес-моделях — чтобы выйти на массовое внедрение.
О чём речь
Сессия «Искусственный интеллект: от обсуждения к внедрению» (ПМЭФ-2025, 19 июня) собрала за одним столом Германа Грефа, вице-премьера Дмитрия Григоренко, депутата Госдумы Владислава Даванкова, а также министров цифрового развития Беларуси и Казахстана. Разговор шёл не о возможностях ИИ — они уже очевидны — а о том, почему переход к масштабному внедрению так и не произошёл.
Центральный тезис: ИИ больше не технология будущего, это данность настоящего. Генеративными нейросетями пользуются уже 600–800 миллионов человек в мире, ChatGPT — почти полмиллиарда ежемесячно. При этом в большинстве отраслей ИИ по-прежнему существует в формате пилотов и экспериментов, не выходя на уровень системного применения.
Главный вопрос для бизнеса, который прозвучал на сессии: как перейти от разработки единичных решений к внедрению на уровне целых отраслей — и кто за это отвечает: государство или бизнес?
Почему это важно для бизнеса
- Китай опережает по числу моделей: свыше 240 ИИ-моделей мощнее 1 млрд параметров, из них более 20 — свыше 200 млрд параметров. Государственная поддержка конкуренции внутри страны создала экосистему, которой нет ни у США, ни у России.
- ИИ — дорогая технология: главный барьер — вычислительные мощности. Без инфраструктурной поддержки государства бизнес не может позволить себе фундаментальные модели.
- Медицина уже работает: Сбербанк совместно с Москвой и медицинскими университетами обучил модели на очищенных данных и «спас огромное количество жизней» — конкретные практики масштабируются.
- Образование — системный риск: дети уже не пользуются поисковиками, они работают напрямую с ИИ. Нынешние форматы домашних заданий и экзаменов устарели, а новые стандарты не созданы.
- Государство внедряет быстро: Казахстан запустил Казакло — ИИ-агента по законодательству для упрощения бизнес-процессов, Казахстан ввёл ИИ в систему документооборота и обработку обращений граждан.
- Приватность vs. безопасность — решаемая задача: в умном городе под Москвой ИИ управляет камерами, которые не записывают ничего в обычном режиме и включаются только при опасных ситуациях — это рабочая модель баланса.
Сигналы для стратегии
| Сигнал | Что это означает |
|---|---|
| Китай — 240 ИИ-моделей против десятков в России | Конкурентный разрыв нарастает; ставка только на западные/китайские модели — стратегический риск для суверенитета данных. |
| Переход от пилота к тиражу застрял | Большинство компаний имеют ИИ-эксперименты, но не имеют масштабируемых продуктов — это узкое место следующих 2–3 лет. |
| Госдума — парламентские слушания по регулированию ИИ осенью 2025 | Регуляторная рамка меняется; бизнесу нужно готовить позицию и участвовать в обсуждении. |
| Медицинские ИИ-модели требуют данных, а не только алгоритмов | Ценность данных выше ценности модели; компании, владеющие качественными датасетами, — новые активы. |
| Образование не готово к ИИ-поколению | HR-стратегии, основанные на традиционных компетенциях, устаревают — нужны новые профили и оценочные инструменты. |
| ИИ-агенты в госуправлении (Казахстан, Беларусь) | B2G-возможности для компаний, умеющих упаковывать ИИ в государственные сервисы. |
| «Умные города» — не фантастика, а операционная реальность | Инфраструктурные проекты с ИИ-управлением создают спрос на новые классы решений: безопасность, энергетика, ЖКХ. |
Ключевые тезисы участников
| Спикер / Представитель | Основные тезисы |
|---|---|
| Герман Греф (ПАО Сбербанк) | Китай — эталон: государство создало максимальную конкуренцию, отсюда 240+ моделей. Россия должна строить аналогичную экосистему. Медицинские ИИ-модели уже спасают жизни. Образование — главный нерешённый вопрос: нельзя тянуть с реформой. |
| Дмитрий Григоренко (Правительство РФ) | ИИ — это не работа, это хобби, за которое ещё и платят. Региональные практики нужно подхватывать и тиражировать на всю страну. Инфраструктура данных, связь — ответственность государства. |
| Владислав Даванков (Госдума РФ) | Домашние задания нужно отменить или кардинально переформатировать. Те, кто умеет работать с ИИ, решают задачи многократно быстрее — это видно сразу. |
| Кирилл Залесский (Министерство связи Беларуси) | Дети — лучший индикатор: они уже не пользуются поисковиком, ИИ стал точкой входа в информацию. Психологический барьер у взрослых — главное препятствие, не технология. |
| Жаслан Мадиев (Министерство цифрового развития Казахстана) | Казахстан внедрил персональных ИИ-агентов в госуправлении, в системе документооборота и обращений граждан. Казакло — ИИ по казахстанскому законодательству для бизнеса. |
Суть одним фрагментом
«ИИ — это уже не "надо поспешить", это "надо признать данность". Осталось совсем немного времени до момента, когда все стадии — отрицание, принятие — закончатся, и мы просто начнём жить с ИИ, не замечая его — как не замечаем технологий, которые 30 лет назад казались фантастикой.»
Что это означает для вашей стратегии
-
Проведите ИИ-аудит прямо сейчас
▸ Определите, где у вас пилоты, а где реальное тиражирование. Если в компании более 3 ИИ-экспериментов, ни один из которых не вышел на масштаб — это системная проблема архитектуры внедрения, а не технологии. -
Сформируйте позицию к регуляторным слушаниям осенью 2025
▸ Госдума готовит парламентские слушания по регулированию ИИ. Бизнес, который придёт с конкретными предложениями, сформирует правила. Те, кто промолчит, будут выполнять чужие. -
Переосмыслите ценность ваших данных
▸ Качественные структурированные данные — это актив, сопоставимый с моделью. Инвестируйте в сбор, разметку и очистку отраслевых датасетов до того, как это сделают конкуренты. -
Обновите HR-стратегию под ИИ-поколение
▸ Разрыв между теми, кто умеет работать с ИИ, и кто нет — виден сразу и нарастает. Пересмотрите профили должностей, критерии найма и программы обучения. -
Изучите B2G-возможности в ИИ-сервисах
▸ Государство активно внедряет ИИ в госуправление — от обработки обращений до законодательных агентов. Компании, умеющие упаковывать ИИ для госсектора, получают долгосрочные контракты с низкой конкуренцией.
Для обсуждения на стратегической сессии
- Сколько ИИ-пилотов в компании сейчас? Почему ни один (или немногие) не вышли на промышленный масштаб — это проблема данных, архитектуры, бюджета или культуры?
- Где в цепочке стоимости ИИ даёт нам реальное конкурентное преимущество, а где просто «модная» инициатива без бизнес-эффекта?
- Как мы готовим сотрудников к работе с ИИ — и есть ли у нас чёткий ответ, какие навыки становятся ненужными, а какие критически важными?
- Что произойдёт с нашими данными при изменении регуляторной рамки? Есть ли у нас датасеты, которые могут стать активом или, наоборот, регуляторным риском?
- Как выглядит конкурентный ландшафт через 2 года, если ближайшие конкуренты вложат в ИИ в 3 раза больше нас? Что мы теряем?
- Есть ли в нашей отрасли государственные программы по ИИ-внедрению, в которых мы можем участвовать как технологический партнёр?